Formation Docker pour le MLOps : Conteneurisation d'un pipeline de bout en bout

Cette formation en direct, encadrée par un formateur, est dispensée Belgique (en ligne ou sur site). Elle s'adresse aux ingénieurs souhaitant approfondir leurs connaissances sur Docker afin de déployer des applications à plus grande échelle tout en conservant le contrôle.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Construire leurs propres images Docker.
• Déployer et gérer un grand nombre d'applications Docker.
• Évaluer différentes solutions d'orchestration de conteneurs et choisir la plus adaptée.
• Mettre en place un processus d'intégration continue pour les applications Docker.
• Intégrer les applications Docker avec les outils d'intégration existants.
• Sécuriser leurs applications Docker.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur à Belgique, s'adresse aux ingénieurs en IA et aux scientifiques des données de niveau avancé disposant d'une expérience intermédiaire à avancée, qui souhaitent améliorer les performances des modèles DeepSeek, réduire la latence et déployer des solutions d'IA de manière efficace en utilisant les pratiques modernes de MLOps.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Optimiser les modèles DeepSeek pour l'efficacité, la précision et la évolutivité.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour le MLOps et le versionnement des modèles.
• Déployer les modèles DeepSeek sur des infrastructures cloud et sur site.
• Surveiller, maintenir et mettre à l'échelle les solutions d'IA de manière efficace.

Docker est une plateforme de conteneurisation qui permet de créer des environnements cohérents, portables et reproductibles pour les charges de travail liées à l'intelligence artificielle (IA) et au machine learning (ML).

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant emballer des codebases ML, des dépendances et des modèles à l'aide de Docker pour obtenir des flux de travail fiables, du développement jusqu'à la production.

À l'issue de ce cours, les participants seront capables de :

• Créer et gérer des images Docker adaptées aux applications IA et ML.
• Conteneuriser des pipelines, des outils et des dépendances ML.
• Optimiser les environnements Docker pour les performances et la portabilité.
• Déployer des services ML conteneurisés sur différents environnements d'exécution.

Format du cours

• Démonstrations conceptuelles appuyées par des discussions guidées.
• Exercices pratiques axés sur des tâches de conteneurisation réelles.
• Mise en œuvre concrète dans des environnements de laboratoire en direct basés sur Docker.

Options de personnalisation du cours

• Pour personnaliser cette formation afin qu'elle corresponde à l'environnement de votre organisation, veuillez nous contacter pour en discuter.

Le CI/CD pour l'IA est une approche structurée visant à automatiser l'empaquetage des modèles, les tests, la conteneurisation et le déploiement à l'aide de pipelines d'intégration continue et de livraison continue.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant automatiser les workflows de livraison de modèles IA de bout en bout, en exploitant Docker et les plateformes CI/CD.

À l'issue de la formation, les participants seront en mesure de :

• Créer des pipelines automatisés pour la construction et les tests de conteneurs de modèles IA.
• Mettre en place le contrôle de version et la reproductibilité pour les cycles de vie des modèles.
• Intégrer des stratégies de déploiement automatisé pour les services IA.
• Appliquer les bonnes pratiques du CI/CD adaptées aux opérations de machine learning.

Format du cours

• Présentations guidées par l'instructeur et discussions techniques.
• Travaux pratiques et exercices d'implémentation concrets.
• Simulations de workflows CI/CD réalistes dans un environnement contrôlé.

Options de personnalisation du cours

• Si votre organisation nécessite des workflows de pipelines personnalisés ou des intégrations de plateformes spécifiques, veuillez nous contacter afin d'adapter ce cours à vos besoins.

Cette formation en direct, animée par un formateur, en <lieu> (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent créer, déployer et gérer des flux de travail de Machine Learning sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Kubeflow en local et dans le cloud en utilisant AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Créer, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter l'intégralité des pipelines de Machine Learning sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des notebooks Jupyter.
• Développer des charges de travail pour l'entraînement de ML, le réglage des hyperparamètres et le déploiement sur plusieurs plateformes.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur en <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs souhaitant déployer des charges de travail de Machine Learning sur un serveur AWS EC2.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et les autres logiciels nécessaires sur AWS.
• Utiliser EKS (Elastic Kubernetes Service) pour simplifier l'initialisation d'un cluster Kubernetes sur AWS.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer des modèles ML en production.
• Entraîner et déployer des modèles ML TensorFlow sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
• Tirer parti d'autres services gérés par AWS pour étendre une application ML.

Cette formation en direct, animée par un instructeur à <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail d'apprentissage automatique sur le cloud Azure.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et les autres logiciels nécessaires sur Azure.
• Utiliser Azure Kubernetes Service (AKS) pour simplifier l'initialisation d'un cluster Kubernetes sur Azure.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles d'apprentissage automatique en production.
• Former et déployer des modèles d'apprentissage automatique TensorFlow sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
• Exploiter d'autres services gérés par AWS pour étendre une application d'apprentissage automatique.

Kubeflow est une plateforme open source conçue pour simplifier la construction, la formation et le déploiement de charges de travail d'apprentissage automatique (machine learning) sur Kubernetes.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, s'adresse aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent créer des flux de travail d'apprentissage automatique fiables à l'aide de Kubeflow.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Explorer l'écosystème de Kubeflow et ses composants principaux.
• Construire des flux de travail reproductibles avec Kubeflow Pipelines.
• Exécuter des tâches de formation évolutives sur Kubernetes.
• Servir efficacement des modèles d'apprentissage automatique avec Kubeflow Serving.

Format du cours

• Présentations guidées et discussions collaboratives.
• Ateliers pratiques avec des composants Kubeflow réels.
• Exercices pratiques pour construire des flux de travail d'apprentissage automatique de bout en bout.

Options de personnalisation du cours

• Des versions personnalisées de cette formation peuvent être organisées pour correspondre au stack technologique et aux besoins de vos projets.

Cette formation en présentiel ou à distance, encadrée par un instructeur, est destinée aux développeurs et aux data scientists souhaitant concevoir, déployer et gérer des workflows de Machine Learning sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubeflow, que ce soit sur site (on-premise) ou dans le cloud.
• Concevoir, déployer et gérer des workflows ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines complets de Machine Learning sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des notebooks Jupyter.
• Construire des charges de travail pour l'entraînement, le réglage des hyperparamètres et le déploiement de modèles ML sur plusieurs plateformes.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dispensée par un formateur, s'adresse aux data scientists qui souhaitent aller au-delà de la création de modèles ML et optimiser les processus de création, de suivi et de déploiement des modèles ML.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer MLflow ainsi que les bibliothèques et frameworks ML associés.
• Comprendre l'importance de la traçabilité, de la reproductibilité et du déploiement d'un modèle ML.
• Déployer des modèles ML sur différents clouds publics, plateformes ou serveurs en local.
• Évoluter le processus de déploiement ML pour permettre à plusieurs utilisateurs de collaborer sur un même projet.
• Mettre en place un registre centralisé afin d'expérimenter, de reproduire et de déployer des modèles ML.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, dans Belgique est destinée aux ingénieurs souhaitant évaluer les approches et les outils disponibles aujourd'hui pour prendre une décision éclairée quant à la stratégie d'adoption du MLOps au sein de leur organisation.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer divers frameworks et outils MLOps.
• Constituer une équipe dotée des compétences appropriées pour concevoir et soutenir un système MLOps.
• Préparer, valider et versionner les données destinées aux modèles de ML.
• Comprendre les composants d'un pipeline ML et les outils nécessaires à sa mise en œuvre.
• Expérimenter différents frameworks et serveurs de Machine Learning pour le déploiement en production.
• Industrialiser l'ensemble du processus de Machine Learning afin qu'il soit reproductible et maintenable.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique qui souhaitent utiliser Azure Machine Learning et Azure DevOps pour faciliter les pratiques MLOps.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Créer des workflows reproductibles et des modèles d'apprentissage automatique.
• Gérer le cycle de vie de l'apprentissage automatique.
• Suivre et rendre compte de l'historique des versions des modèles, des actifs, et plus encore.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique prêts pour la production, où que ce soit.

MLOps sur Kubernetes est un cadre de travail visant à automatiser l'entraînement, la validation, l'emballage et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique (machine learning) à l'aide de pipelines conteneurisés et de workflows GitOps.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire souhaitant construire des pipelines MLOps automatisés et évolutifs sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Concevoir des pipelines CI/CD de bout en bout pour le machine learning.
• Mettre en œuvre des workflows GitOps pour le déploiement et le versioning des modèles.
• Automatiser l'entraînement, les tests et l'emballage des modèles ML.
• Intégrer des stratégies de surveillance, d'alerte et de retour arrière (rollback).

Format de la formation

• Présentations guidées par l'instructeur et plongées techniques approfondies.
• Exercices pratiques permettant de construire des workflows CI/CD réels.
• Pratique en laboratoire en direct pour le déploiement de charges de travail ML sur Kubernetes.

Options de personnalisation de la formation

• Les organisations peuvent demander un contenu personnalisé aligné sur leurs outils MLOps internes et leur infrastructure.